MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.1007/978-94-017-7537-3_1

Медицинская библиотека · Advances in experimental medicine and biology · 2016

Assessment of Itch and Pain in Animal Models and Human Subjects.

Yuan Tangmi, Li Juan, Shen Le, Zhang Wanying, Wang Tao, Xu Yinyan, Zhu Jie, Huang Yuguang, Ma Chao

Сравнительное исследованиеСтатьяПоддержка правительства СШАОбзорПеревод в очереди

Аннотация

For the past century, scientists have developed a variety of methods to evaluate itch and pain in both animal models and human subjects to throw light on some of the most important pathways mediating these unpleasant sensations. Discoveries in the mechanisms underlying itch and pain in both physiological and pathological conditions relied greatly upon these studies and may eventually lead to the discovery of new therapeutics. However, it was a much more complicated job to access itch and pain in animal models than in human subjects due to the subjective nature of these sensations. The results could be contradictory or even misleading when applying different methodologies in animal models, especially under pathological conditions with a mixed sensation of itch and pain. This chapter introduces and evaluates some of the classical and newly designed methodologies to access the sensation of itch and pain in animal models as well as human subjects.

Для цитирования: Yuan Tangmi, Li Juan, Shen Le, Zhang Wanying, Wang Tao, Xu Yinyan, Zhu Jie, Huang Yuguang, Ma Chao. Assessment of Itch and Pain in Animal Models and Human Subjects.. Advances in experimental medicine and biology. 2016. DOI: 10.1007/978-94-017-7537-3_1.

Предметные рубрики MeSH

Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.